Combinando DataFrames

Combinando dataFrames

Existen diferentes formas de fusionar dos dataFrames. Esto se hace a traves de la lógica de combinación como se muestra a continuacion

• Left join: da prioridad al dataFrame de la izquierda. Trae siempre los datos de la izquierda y las filas en comun con el dataFrame de la derecha.
• Right join: da prioridad al dataFrame de la derecha. Trae siempre los datos de la derecha y las filas en comun con el dataFrame de la izquierda.
• Inner join: Trae solamente aquellos datos que son común en ambos dataFrame
• Outer join: Trae los datos tanto del dataFrame de la izquierda como el de la derecha incluyendo los datos que comparten ambos.

• Concat - Axis 0: permite combinar dos dataframes a nivel de filas. Crecimiento vertical

• Concat - Axis 1: permite combinar dos dataframes a nivel de columnas. La organizacion por columnas no va a ser la misma para ambos dataFrames, por tanto, se crearan valores NaN para rellenar los espacios vacios. Crecimiento horizontal

Me parece que el ejemplo del Inner Join está mal, ya que solo trae los datos que tengan match, no debería unir las columnas Ay B con Cy D, de hecho no se podría hacer porque no tienen columnas en común

Concat-columnas

Concat-filas

Outer-join

Inner-join

Right-join

Left-join

Lógica de fusión

En este artículo se compara el INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN y OUTER JOIN de SQL y PANDAS.
https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/comparison/comparison_with_sql.html

Muy buena explicación de los join visualizando el efecto en las tablas!